[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程-九游会体育

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9-4.使用注意：展开参数

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[1] 普林斯顿大学公开课：领导能力简介(...

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普林斯顿大学公开课：领导能力简介(1)

[2] 1-1.欢迎参加《机器学习》课程

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1-1.欢迎参加《机器学习》课程

[3] 普林斯顿大学公开课：领导能力简介(...

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普林斯顿大学公开课：领导能力简介(3)（上）

[4] 普林斯顿大学公开课：领导能力简介(...

3783播放

06:20

普林斯顿大学公开课：领导能力简介(3)（下）

[5] 2-2.代价函数

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2-2.代价函数

[6] 2-3.代价函数（一）（上）

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2-3.代价函数（一）（上）

[7] 2-3.代价函数（一）（下）

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2-3.代价函数（一）（下）

[8] 2-4.代价函数（二）

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2-4.代价函数（二）

[9] 2-5.梯度下降（上）

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2-5.梯度下降（上）

[10] 2-5.梯度下降（下）

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05:48

2-5.梯度下降（下）

[11] 2-6.梯度下降知识点总结（上）

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2-6.梯度下降知识点总结（上）

[12] 2-6.梯度下降知识点总结（下）

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06:01

2-6.梯度下降知识点总结（下）

[13] 2-7.线性回归的梯度下降（上）

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2-7.线性回归的梯度下降（上）

[14] 2-7.线性回归的梯度下降（下）

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2-7.线性回归的梯度下降（下）

[15] 3-3.矩阵向量乘法（上）

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3-3.矩阵向量乘法（上）

[16] 3-3.矩阵向量乘法（下）

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3-3.矩阵向量乘法（下）

[17] 3-4.矩阵乘法（上）

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05:36

3-4.矩阵乘法（上）

[18] 3-4.矩阵乘法（下）

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3-4.矩阵乘法（下）

[19] 3-6.逆和转置（上）

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3-6.逆和转置（上）

[20] 3-6.逆和转置（下）

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3-6.逆和转置（下）

[21] 4-1.多功能

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4-1.多功能

[22] 4-2.多元梯度下降法

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4-2.多元梯度下降法

[23] 4-5.特征和多项式回归

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4-5.特征和多项式回归

[24] 4-6.正规方程（区别于迭代方法的...

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4-6.正规方程（区别于迭代方法的直接解法）（上）

[25] 4-6.正规方程（区别于迭代方法的...

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4-6.正规方程（区别于迭代方法的直接解法）（下）

[26] 4-7.正规方程在矩阵不可逆情况下...

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4-7.正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法

[27] 4-8.导师的编程小技巧

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4-8.导师的编程小技巧

[28] 5-1.基本操作（上）

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5-1.基本操作（上）

[29] 5-1.基本操作（下）

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5-1.基本操作（下）

[30] 5-2.移动数据（上）

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5-2.移动数据（上）

[31] 5-2.移动数据（下）

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5-2.移动数据（下）

[32] 5-3.计算数据（上）

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5-3.计算数据（上）

[33] 5-3.计算数据（下）

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5-3.计算数据（下）

[34] 5-4.数据绘制

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5-4.数据绘制

[35] 5-5.控制语句：for，whil...

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5-5.控制语句：for，while，if.语句（上）

[36] 5-5.控制语句：for，whil...

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5-5.控制语句：for，while，if.语句（下）

[37] 5-6.矢量（上）

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5-6.矢量（上）

[38] 5-6.矢量（下）

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5-6.矢量（下）

[39] 6-1.分类

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6-1.分类

[40] 6-3.决策界限（上）

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6-3.决策界限（上）

[41] 6-3.决策界限（下）

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6-3.决策界限（下）

[42] 6-4.代价函数（上）

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6-4.代价函数（上）

[43] 6-4.代价函数（下）

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6-4.代价函数（下）

[44] 6-5.简化代价函数与梯度下降（上...

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6-5.简化代价函数与梯度下降（上）

[45] 6-5.简化代价函数与梯度下降（下...

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6-5.简化代价函数与梯度下降（下）

[46] 6-6.高级优化（上）

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6-6.高级优化（上）

[47] 6-6.高级优化（下）

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6-6.高级优化（下）

[48] 6-7.多元分类：一对多

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6-7.多元分类：一对多

[49] 7-1.过拟合问题

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7-1.过拟合问题

[50] 7-2.代价函数（上）

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7-2.代价函数（上）

[51] 7-2.代价函数（下）

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7-2.代价函数（下）

[52] 7-3.线性回归的正则化（上）

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7-3.线性回归的正则化（上）

[53] 7-3.线性回归的正则化（下）

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7-3.线性回归的正则化（下）

[54] 7-4.logistic.回归的正...

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7-4.logistic.回归的正则化

[55] 8-1.非线性假设

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8-1.非线性假设

[56] 8-3.模型展示ⅰ（上）

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8-3.模型展示ⅰ（上）

[57] 8-3.模型展示ⅰ（下）

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8-3.模型展示ⅰ（下）

[58] 8-5.例子与直觉理解ⅰ

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8-5.例子与直觉理解ⅰ

[59] 8-7.多元分类

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8-7.多元分类

[60] 9-2.反向传播算法（上）

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06:01

9-2.反向传播算法（上）

[61] 9-2.反向传播算法（下）

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9-2.反向传播算法（下）

[62] 9-3.理解反向传播（上）

710播放

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9-3.理解反向传播（上）

[63] 9-3.理解反向传播（下）

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06:27

9-3.理解反向传播（下）

[64] 9-4.使用注意：展开参数

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9-4.使用注意：展开参数

[65] 9-5.梯度检测（上）

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9-5.梯度检测（上）

[66] 9-5.梯度检测（下）

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9-5.梯度检测（下）

[67] 9-6.随机初始化

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06:51

9-6.随机初始化

[68] 9-7.组合到一起（上）

664播放

06:43

9-7.组合到一起（上）

[69] 9-7.组合到一起（下）

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9-7.组合到一起（下）

[70] 10-1.决定下一步做什么

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10-1.决定下一步做什么

[71] 10-4.诊断偏差与方差

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10-4.诊断偏差与方差

[72] 10-5.正则化和偏差、方差（上）

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05:42

10-5.正则化和偏差、方差（上）

[73] 10-5.正则化和偏差、方差（下）

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10-5.正则化和偏差、方差（下）

[74] 10-6.学习曲线（上）

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10-6.学习曲线（上）

[75] 10-6.学习曲线（下）

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10-6.学习曲线（下）

[76] 10-7.决定接下来做什么

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10-7.决定接下来做什么

[77] 11-1.确定执行的优先级

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11-1.确定执行的优先级

[78] 11-4.精确度和召回率的权衡（上...

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11-4.精确度和召回率的权衡（上）

[79] 11-4.精确度和召回率的权衡（下...

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11-4.精确度和召回率的权衡（下）

[80] 11-5.机器学习数据（上）

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11-5.机器学习数据（上）

[81] 11-5.机器学习数据（下）

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11-5.机器学习数据（下）

[82] 12-1.优化目标（上）

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12-1.优化目标（上）

[83] 12-1.优化目标（下）

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12-1.优化目标（下）

[84] 12-3.大间隔分类器的数学原理（...

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12-3.大间隔分类器的数学原理（上）

[85] 12-3.大间隔分类器的数学原理（...

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12-3.大间隔分类器的数学原理（下）

[86] 12-4.核函数1（上）

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12-4.核函数1（上）

[87] 12-4.核函数1（下）

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12-4.核函数1（下）

[88] 12-5.核函数2（上）

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12-5.核函数2（上）

[89] 12-5.核函数2（下）

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12-5.核函数2（下）

[90] 12-6.使用svm（上）

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12-6.使用svm（上）

[91] 12-6.使用svm（下）

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12-6.使用svm（下）

[92] 13-1.无监督学习

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13-1.无监督学习

[93] 13-2.k-means算法（上）

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13-2.k-means算法（上）

[94] 13-2.k-means算法（下）

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13-2.k-means算法（下）

[95] 13-3.优化目标

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13-3.优化目标

[96] 13-4.随机初始化

653播放

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13-4.随机初始化

[97] 13-5.选取聚类数量

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13-5.选取聚类数量

[98] 14-3.主成分分析问题规划1

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14-3.主成分分析问题规划1

[99] 14-6.压缩重现

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14-6.压缩重现

[100] 15-1.问题动机

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15-1.问题动机

[101] 15-2.高斯分布（上）

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15-2.高斯分布（上）

[102] 15-2.高斯分布（下）

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15-2.高斯分布（下）

[103] 15-4.开发和评估异常检测系统（...

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15-4.开发和评估异常检测系统（上）

[104] 15-4.开发和评估异常检测系统（...

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15-4.开发和评估异常检测系统（下）

[105] 15-6.选择要使用的功能（上）

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15-6.选择要使用的功能（上）

[106] 15-6.选择要使用的功能（下）

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15-6.选择要使用的功能（下）

[107] 15-7.多变量高斯分布（上）

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15-7.多变量高斯分布（上）

[108] 15-7.多变量高斯分布（下）

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15-7.多变量高斯分布（下）

[109] 15-8.使用多变量高斯分布的异常...

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15-8.使用多变量高斯分布的异常检测（上）

[110] 15-8.使用多变量高斯分布的异常...

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15-8.使用多变量高斯分布的异常检测（下）

[111] 16-1.问题规划

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16-1.问题规划

[112] 16-2.基于内容的推荐算法（上）

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16-2.基于内容的推荐算法（上）

[113] 16-2.基于内容的推荐算法（下）

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16-2.基于内容的推荐算法（下）

[114] 16-4.协同过滤算法

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16-4.协同过滤算法

[115] 16-5.矢量化：低轶矩阵分解

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16-5.矢量化：低轶矩阵分解

[116] 16-6.实施细节：均值规范化

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16-6.实施细节：均值规范化

[117] 17-1.学习大数据集

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[118] 17-2.随机梯度下降（上）

613播放

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17-2.随机梯度下降（上）

[119] 17-2.随机梯度下降（下）

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17-2.随机梯度下降（下）

[120] 17-4.随机梯度下降收敛（上）

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17-4.随机梯度下降收敛（上）

[121] 17-4.随机梯度下降收敛（下）

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17-4.随机梯度下降收敛（下）

[122] 17-5.在线学习（上）

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17-5.在线学习（上）

[123] 17-5.在线学习（下）

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17-5.在线学习（下）

[124] 17-6.减少映射与数据并行（上）

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17-6.减少映射与数据并行（上）

[125] 17-6.减少映射与数据并行（下）

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17-6.减少映射与数据并行（下）

[126] 18-1.问题描述与.ocr.pi...

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18-1.问题描述与.ocr.pipeline

[127] 18-2.滑动窗口（上）

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18-2.滑动窗口（上）

[128] 18-2.滑动窗口（下）

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18-2.滑动窗口（下）

[129] 18-3.获取大量数据和人工数据（...

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18-3.获取大量数据和人工数据（上）

[130] 18-3.获取大量数据和人工数据（...

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18-3.获取大量数据和人工数据（下）

[131] 18-4.天花板分析：下一步工作的...

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18-4.天花板分析：下一步工作的.pipeline（上）

[132] 18-4.天花板分析：下一步工作的...

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18-4.天花板分析：下一步工作的.pipeline（下）

[133] 19-1.总结与感谢

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19-1.总结与感谢